スマートフォン ゲーム ユーザーの行動を機械学習で予測、効率的な広告配信で顧客生涯価値（LTV）アップ　バンダイナムコエンターテインメント

日本国内のスマートフォンゲーム市場の競争は、海外メーカーの相次ぐ進出によって厳しさをましています。そんな中、人気ゲームをどう作るか、中長期的にユーザーをどう増やすかなどの模索が、ゲーム業界では続いています。

株式会社バンダイナムコエンターテインメントのスマホゲーム「テイルズ オブ ザ レイズ」は、2017 年のリリースから順調にユーザー数を増やし、現在では 260 万ダウンロードを超えています。しかし次々に新しいゲームが登場する競争激しいゲーム業界では、ユーザーのニーズに応えるコンテンツを提供し続けることで、ゲームを深く長く利用してくれるユーザーを効率的に獲得する必要がありました。

そのために同社は、「テイルズ オブ ザ レイズ」の有料ユーザーにはどんな特徴があるのか、 Google Cloud Platform（GCP）を使ってユーザー分析を行い、その結果をベースにした広告施策で、Google 広告経由で獲得したユーザーによるアプリ内でのLTVを 1.7 倍に増やすことに成功しました。

高LTVユーザーを増やし、売上を拡大するという難しい取り組みを、どのように成功させたのか、バンダイナムコエンターテインメントの取り組みをご紹介していきます。

「7 日以内に有料ユーザーになりそうな人」を機械学習で予測

Google Cloud Platform（GCP）とは、Google 社内で使われているものと同じテクノロジーやインフラを使用したクラウド コンピューティングサービスです。クラウド環境での効率的データ管理、低コストでのアプリケーション開発、 機械学習を活用したビジネス分析から需要予測など、多様なサービスが利用できます。

バンダイナムコエンターテインメントでは、機械学習を活用した GCP の 機械学習分析・需要予測を使って、同社の「テイルズ オブ ザ レイズ」有料ユーザーデータを分析。その分析を基に同ゲームをダウンロードしてから 7 日以内に有料利用する可能性の高いユーザーの属性を予測し、広告配信対象にしました。

獲得ユーザーの支払額、通常のアプリキャンペーンの 70% 増に

広告の配信には、Google 広告の アプリキャンペーンを利用しました。アプリキャンペーンは、数行の広告文や入札単価などを設定すれば、対象ユーザーにリーチできるようにキャンペーンを自動で最適化し、Google 検索、Google Play、YouTube、Google ディスプレイ ネットワークなど Google の各サービスで広告を配信します。

今回は、ユーザーを「テストグループ」と「コントロールグループ」に分け、効果を検証しました。前者は、機械学習で予測した「 7 日間以内に有料利用する可能性が高いユーザー」向けにアプリキャンペーンを配信。後者には、これまで実施してきた通常のアプリキャンペーンを配信しました。

広告配信後 2 か月間の有料ユーザーの支払額を 2 グループで比較した結果、テストグループ向け広告が、コントロールグループの 70% 増という結果になり、機械学習によるターゲティングが成果を上げたことが分かりました。

図：OS 別広告配信後 2 か月間の有料ユーザーの支払額

（グレーがコントロールグループ、青がテストグループ）